王宏宇，张乃灵，冯 浩，柳宜江，吕 涛

（中南财经政法大学 信息与安全工程学院， 湖北 武汉430073）

基于无线局域网的室内定位系统的应用与实现

王宏宇，张乃灵，冯 浩，柳宜江，吕 涛

（中南财经政法大学 信息与安全工程学院， 湖北 武汉430073）

本文通过对比分析几种常见的室内定位系统解决方案，发现基于无线局域网提供的室内定位解决方案具备很多优势，又横向比较分析并改进了无线局域网室内定位的算法，最后通过指纹信息预测模型法实现了一个基于W LAN的室内定位系统.同时在系统中加入了模拟的位置信息服务提供机制，为系统后期的实用性扩展提供了可能.

LBS；室内定位；无线局域网；预测模型

1 引言

在移动互联时代，人们可以随时随地的接入到互联网中进行信息交换，这使得人们对于信息提供的及时性和原属地性有了更高的要求.因此，基于位置的服务（LBS，Location Based Service）被广泛的应用到了各类移动网络系统中，这种基于用户实时位置的准确、迅速的信息提供，极大地方便了人们的生产生活.而LBS应用的核心，便是即时提供有效的位置信息.

目前的定位服务主要有两种提供方法，一种是使用全球卫星定位系统（GPS，Global Positioning System），通过环地同步卫星提供覆盖全球的空间定位；另一种基站定位的方法，则是使用无线蜂窝网络，通过无线基地台的坐标进行定位预估.

在户外方面，GPS定位技术以及基站定位技术已经具有全天候、高精度、自动测量等特点，在军事、交通、测绘及人们日常生活等方面得到了广泛应用.然而一旦进入室内环境中，由于建筑物的阻挡，定位信号难以穿透建筑物，使得传统定位技术在室内环境中无法精确地使用，从而无法提供精准的室内LBS网络服务，导致用户无法在室内环境下享受基于位置的网络服务所带来的快捷与方便.

所以，在人们的生产生活越来越多地集中在室内的情况下，寻求一种能在室内环境中进行高精度且易实现的定位技术，来弥补目前GPS及基站定位技术在室内定位中的不 足 是 十 分 必 要 的.在 众 多 室 内 定 位 系 统（IPS，Indoor Positioning System）的解决方案中，具有代表性的有近场通讯技术 （NFC，Near Field Communication）；无线射频技术（RFID，Radio Frequency Identification）；Zig-Bee双向无线识别技术以及无线局域网技术（WLAN）等.

2 WLAN室内定位方案的优势

通过对比四中常见的IPS解决方案（表1中清晰地对比分析了四种常见的IPS解决方案），不难发现，由于无线局域网易组网、易扩展、成本低以及其在国内覆盖的普遍性等一系列的优势，基于无线局域网的室内定位技术在今后必将会有更深层次的发展.同时，基于WLAN的IPS系统能够方便及时地接入到互联网中，从而为用户提供实时的LBS服务.

表1 IPS常见解决方案的对比分析

3 基于WLAN的室内定位算法

目前，基于无线局域网的室内定位系统的定位算法主要有信号到达角度（AOA，Angle of Arrival）分析法、信号到达 时间 差（TDOA，Time Difference of Arrival）分析法、接 受信号强度（RSSI，Received Signal Strength Indication）分析法以及指纹信息预测模型法四种.

信号到达角度法（AOA）利用方向性天线来判断信号源的方向.当接收到两个以上已知发射端的方向角度后，就可以利用发射端和接收端的相对角度估算出待定位移动台的位置.此方法估测精度虽然高，但由于需要额外的天线架设，所以成本偏高，难以实际应用；信号到达时间差法（TDOA）是根据点播从移动台到基站的传播时间以及点播的传播速度，得到点播地距离基站的距离.TDOA法是依据信号到达两个不同基站的时间差，使点播地位于以两个基站为焦点的双曲线上，从而建立两个双曲线方程，则该双曲线焦点即为点播地的二维位置坐标.由于这种方法要求用户与基站之间达到实时同步，这加大了系统的成本，使得大范围普及应用较为困难；接受信号强度法（RSSI）是利用无线信号强度在空间内随着距离的改变而呈现变化分布的特点，通过比对信号强度来实现参考位置的确定.而这些参考位置点采集来自于不同无线接入点（AP，Access Point）的信号强度值.在定位时，通过模式匹配算法比较实时采集的RSSI信息和已采集到的信息，估计用户的位置.但是由于室内桌椅、墙壁等障碍物的阻碍，通过接受信号强度来实现室内定位的方法存在误差大、不精确的缺点.

指纹信息预测模型法是通过采集室内环境中多台接入点发出的在不同坐标的信号强度值，经过模型匹配，找出信号强度变化与距离接入点远近之间的关系，形成预测模型并记录.当待定位终端进入室内环境中时，根据预测模型即可确定其具体位置.由于收集了多台AP的记录，同时使用了预测模型进行匹配，此方法可以有效地提高定位精度，减少障碍物所造成的误差.

综合分析上述算法，指纹信息预测模型法可以有效的在效率与误差中取得平衡.基于指纹信息预测模型的定位算法主要包括以下两个阶段：（1）离线阶段，即指纹信息采集阶段；（2）连线阶段，即对终端进行定位的阶段.

4 定位系统实现原理

为了实现精确、高效、简单的室内定位，可以在定位环境中布放多台AP，用于实现指纹信息的匹配与收集.AP台可以将收集到的周围基站信息，通过本地局域网，使用FTP协议回传给本地的服务器，服务器端不停的接收到多台AP传回的基站勘察信息，通过移动平均算法找出对应设备即时的信号强度值.这里采用了由网络设备来收集信号强度的方法，减少了待定位终端的工作量，同时也提升了系统效率.如图1所示.

4.1 离线阶段

图1 定位系统网络结构图

指纹信息采集阶段，在室内环境中多个训练点（TP，Tracking Point）多次测量并记录下室内AP的对应信号强度值，并通过算法建立预测模型：

1、由服务器搜集并分析路由器传回的即时RSSI文件，并根据指纹采集设备的MAC地址以及室内的测量坐标，插入到数据库中保存.

2、依据指纹信息数据库，通过类Matlab中的polyfit函数进行接受信号强度与单台AP距离之间的拟合，并记录此定位算法建模的模型参数.

4.2 连线阶段

终端定位阶段，在终端上设计程序，便可以实现终端上定位结果的实时反馈，同时也可以为终端提供基于位置的信息服务.定位过程中，服务器收到终端上安装的客户端的定位请求，通过分析环境中多台AP传回的实时RSSI文件，找到相应终端的MAC，调用算法计算出坐标值回传给客户端.具体流程如下：

1、用户终端上开启定位服务客户端，请求与服务器TCP通讯.建立连接后，传输MAC地址，并不停地向服务器发送定位请求.

2、服务器监听到TCP端口传来的客户端请求，依据路由器及时回传的RSSI文件，套用定位算法，计算出客户端当前坐标值，回传给客户端.

3、客户端依据响应，实时动态地更新画布，将收到的坐标位置实时显示在相应客户端地图的相应点上.

同时，还可以在客户端地图上预设一些兴趣点的信息（POI，Point Of Interest），在客户端与服务器进行交互时，便可以通过这些兴趣点，为用户提供多样化的位置信息服务.

5 定位系统的搭建与实现

本系统涉及到了三个部分的开发实现，下面将分别对AP、服务器、客户端进行介绍：

（1）AP端.为了实现AP台的自动基站信号收集，可以使用很多嵌入式的路由器操作系统，如Tomato、Open-WRT、DD-WRT等，这些系统都是基于Linux的，所以可以通过编写shell脚本实现基站信号勘察，将RSSI信息写入文件，并通过FTP将一系列操作传递给服务器.

（2）服务器端.由于频繁的读取AP传回的RSSI文件，同时可以响应终端定位请求和终端的位置信息服务请求，服务端使用了良好的多线程支持语言—Java来进行图形界面的开发.图2为服务器端离线阶段的运行图.离线阶段，要求采集用户输入室内环境的基础信息，如长、宽、名称等.之后选择指纹采集设备的MAC地址，由服务器端实时监测终端的信号强度值，并由采集用户手动记录其坐标值，重复此动作，直到完成打点工作，服务器便调用前文的定位算法，建立预测模型，记录到数据库中.

图2 服务器端实做运行图——离线阶段

连线阶段，采用了和离线阶段类似的机理，由服务器开启多线程，持续监听客户端请求，如果收到客户端的MAC信息，便实时检索AP传回的RSSI信息，调用预测模型计算坐标后，传回给客户端.如果客户端请求POI的信息，则查询POI数据库中的实时信息发送给客户端.图3为系统连线阶段运行图.

图3 服务器端实做运行图——连线阶段

（3）客户端.客户端采用了当下最流行的开源操作系统Android来实现.并通过使用热门的自定义地图插件来实现已获取定位信息的实时更新显示.图4为安卓客户端的运行图，界面上的房子图片是预设的POI点.打开程序后，由客户端向服务器发送自身MAC地址，如果定位环境中检测到其MAC地址，返回最新的POI信息，Android则更新POI信息，否则证明客户端不存在于室内定位环境中.接收到POI信息，Android便不断的发送定位请求，并根据服务器回传的坐标值实时更新其在室内环境的坐标.

图4 安卓客户端实做运行图——实时定位

当用户点击地图上的POI点时，会弹出该点的简介，当用户点击该简介时，进入到该点的详细信息页面，详细信息是服务器传给Android初始时请求到的POI信息.客户端运行图如图5.

图5 安卓客户端实做运行图——POI显示

6结束语

本文重点阐述了将移动互联网实际应用到人们生活中的LBS技术.同时，通过对比分析了几种较为常见的室内定位解决方案，发现了基于WLAN提供的室内定位解决方案具备的众多优势.通过横向比较WLAN定位的几种算法，设计并实现了一个基于无线局域网的室内定位系统.系统由AP台、服务器以及定位终端三部分组成，利用了建立预测模型和进行指纹匹配的算法思想，经过基于实地环境的应用开发与测试，实现了2米以内误差的室内定位系统，并加入了模拟的信息服务提供机制，从而为系统后期的实用性扩展提供了接口.

〔1〕胡先智,吴强,梁艳.一种基于无线网络定位系统设计与实现[J].计算机光盘软件与应用,2013(10).

〔2〕王佶,单康康,张华,朱生,常晓 洁,江 肖强.基于W i-Fi室 内定位的校园信息服务平台研究[J].计算机时代,2013(4).

〔2〕胡秋明.WiFi环境 下的无线定 位技术研究[J].计算机光 盘软件与应用,2013(23).

TP393.1

A

1673-260X（2014）06-0023-03

2013年国家级大学生创新创业训练计划项目（201310520061）